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        <h1 class="center">《自然》评选改变科学的10个计算机代码项目</h1>
        <p class="center">
            <span class="color1">2077年01月28日14:58</span>
            <span class="color2">新浪科技</span>
            <a href="#">收藏本文</a>
        </p>
        <hr>
        <p class="suojin">
            北京时间 1 月 26 日消息，据国外媒体报道，从 Fortran 到 arXiv.org，这些计算机编码和平台让生物学、气候科学和物理学等学科的发展达到了真正 “日新月异”的速度。
        </p>
        <p class="suojin">
            2019 年，事件视界望远镜团队让世界首次看到了黑洞的样子。不过，研究人员公布的这张发光环形物体的图像并不是传统的图片，而是经过计算获得的。利用位于美国、墨西哥、智利、西班牙和南极地区的射电望远镜所得到的数据，研究人员进行了数学转换，最终合成了这张标志性的图片。研究团队还发布了实现这一壮举所用的编程代码，并撰文记录这一发现，其他研究者也可以在此基础上进一步加以分析。
        </p>
        <p class="suojin">
            这种模式正变得越来越普遍。从天文学到动物学，在现代每一项重大科学发现的背后，都有计算机的参与。美国斯坦福大学的计算生物学家迈克尔 · 莱维特因 “为复杂化学系统创造了多尺度模型”与另两位研究者分享了 2013 年诺贝尔化学奖，他指出，今天的笔记本电脑内存和时钟速度是他在 1967 年开始获奖工作时实验室制造的计算机的 1 万倍。“我们今天确实拥有相当可观的计算能力，”他说，“问题在于，我们仍然需要思考。”
        </p>
        <p class="suojin">
            真正的算法突破实际上发生在三年前，当时辛顿的实验室创建了一个神经网络，可以比经过几十年改进的传统人工智能更准确地识别语音。“只是稍微好一点，”辛顿说，“但这已经预示了某些东西。”
        </p>
        <p class="suojin">
            这些成功预示着深度学习在实验室研究、临床医学和其他领域的崛起。通过人工智能的深度学习，手机能够理解语音查询，图像分析工具能够很容易地在显微照片中识别出细胞；这就是为什么 AlexNet 会成为众多从根本上改变科学，也改变世界的工具之一。
        </p>
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